AI+产业加速案例集(42) | 岱家山瞪羚企业加速器每日解锁人工智能赋能案例——面向锂电池制造行业应用的智能检测产线

在锂电池制造行业，产品检测与包装长期高度依赖人工操作，不仅带来因检测人员疲劳和主观判断导致的漏检率波动、检测标准难以统一等质量风险，而且在当前制造业“用工荒”背景下，企业也面临着日益突出的招工难与人力成本管控难题。为此，广东省惠州市某机器人制造企业依托其在AI视觉算法、深度学习及工业机器人系统集成方面的深厚技术储备，开发了锂电池AI智能检测及包装码垛自动化产线。该产线以高精度工业视觉系统替代人眼进行多维度缺陷检测，并通过机器人单元完成精准抓取、包装与码垛任务。其核心优势在于能够柔性兼容多种型号的锂电池产品，实现快速换产。在实际运行中，该产线实现了超过每分钟200片（200 PPM）的生产节拍，并将整线综合合格率稳定提升至99.5%以上，有效保障了产品质量的一致性。

（一）研发200PPM自动化检测包装产线

摆脱非标设备气动设计传统模式，采用“机械传动+自动流转+机械手+智能化”设计理念，打造覆盖全流程的自动化产线。实现自动上料、除尘、圆柱面/正负极外观检测、扫码分选、自动折盒装盒、贴标、包膜热封、开大箱、装大箱、封箱码垛等全功能集成，是行业内功能最全、自动化程度最高的检测包装设备，通过多部门协同保障快速交付，为承接大体量项目奠定基础。

（二）攻克核心视觉检测技术

针对压痕、凹坑等行业难检缺陷，自主设计组合光源成像系统，实现不同位置、角度的清晰成像，使缺陷区域呈暗区、正常区域呈亮区；基于公司表面差异检测通用算法框架，精准抓取缺陷特征与定位；针对热缩膜棱边破损漏检问题，通过高对比度成像与定位分割算法，解决行业技术难题，将漏检率降至0.005%～0.1%。

（三）优化检测工艺与兼容性

通过锂电池检测大数据对比，分析圆柱钢壳电池因颜色、膜厚、材质差异导致的成像偏差问题，提出包膜材料与工艺优化建议，实现低漏检、低误判；建立32类外观缺陷数据库，细分缺陷形态（如划痕分大/小/微小聚集型），通过微观分析设定检测阈值，提升检测精准度；兼容18/20/21/26系列电池及多种颜色外壳，远超行业18系列兼容性水平。

（四）研发柔性装盒保护技术

采用“磁铁吸附+陶瓷推杆”输送方式，配合特制柔性导向机构，既实现电池平稳进入纸盒刀卡，又避免电池挤压碰撞；针对纸质刀卡弯曲变形问题，通过导向机构扶正刀卡，提升装盒稳定性，装盒稼动率＞99.9%、产品良率＞99.99%，优于行业99%的水平。

图  自动化检测包装产线

一是应用深度学习技术，在工业瑕疵检测算法平台，整合“AI深度学习+智能机器学习+传统学习”算法，实现数据采集、分类、标记、训练、调参、测试一体化，可处理无规律复杂数据，抗干扰能力强，降低漏检误检率，无需专业工程师即可操作，缩短项目周期。二是应用计算机视觉技术，结合自主设计的组合光源，提取电池表面视觉特征，实现压痕、凹坑、热缩膜破损等缺陷的高对比度成像，为缺陷检测提供清晰图像基础，支撑外观检测精准度提升，填补行业复杂缺陷检测技术空白。三是应用大数据分析技术，基于多型号锂电池检测数据，分析成像差异与缺陷形成机理，优化检测阈值与工艺参数，提升产线对不同材质、颜色电池的兼容性，保障检测一致性。